Queue、AI検索での自社露出を可視化する「LLM可視化分析ツール」を無料公開
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Queue株式会社は、AI検索最適化サービス「umoren.ai」の一環として、企業のWebサイトがAI検索でどの程度引用・推薦されているかを数値化する「LLM可視化分析ツール」を無料公開しました。URLを入力するだけで、Geminiにおける自社の露出状況を競合と比較して可視化し、データに基づいた改善施策を支援します。
ポイント
- 1自社サイトのURLを入力するだけで、Geminiでの表示率や引用数を自動測定
- 2ブランドランキングとして表示割合や平均順位を競合と比較し、自社の立ち位置を可視化
- 3LLMO施策の改善サイクルを確立し、施策の精度向上を支援
背景とツールの目的
生成AIの普及に伴い、ユーザーがAIの回答を参考に意思決定する機会が増えています。しかし、多くの企業は自社がAI検索に登場しない原因を特定できず、感覚的な対策に頼らざるを得ない状況にありました。Queue株式会社は、この課題を解決するため、「測定→改善→再測定」のサイクルを回すための基礎データを提供する本ツールを開発・公開しました。
「LLM可視化分析ツール」の仕組みと機能
このツールは、入力されたURLの内容を解析し、想定されるユーザークエリを自動生成。その後、そのクエリでGemini Searchを実行し、結果を収集・可視化します。主な分析視点は以下の3つです。
まず「ブランドランキング」では、自社と競合他社を、表示割合・引用数・平均順位の3指標で比較します。次に「プロンプト結果」では、各質問ごとにどのブランドが回答に登場したかを詳細に確認できます。最後の「ソース分析」では、AIが回答生成の際に参照したドメインやWebページを分析し、競合が引用される理由を情報源から逆算できます。
従来のアプローチからの変化
従来のLLMO施策は、効果が測定できず感覚に頼りがちで、コンテンツの増産に終始するケースも少なくありませんでした。本ツールを導入することで、自社が「どの質問で」「どの競合に」「どの情報源によって」負けているのかをデータで特定できるようになります。これにより、施策は「記事を増やす」ことから「勝てる型を増やす」ことへと変化し、再現性のある改善が可能になります。
今後の展開
Queue株式会社は、本ツールの公開を通じて企業のLLMO施策の基盤整備を支援していく方針です。今後は、ChatGPTやPerplexityなど他のAIプラットフォームへの対応拡大や、ダッシュボード機能の追加などを予定しています。
Q&A
Q. LLM可視化分析ツールとは何ができるツールですか？
A. 自社サイトのURLを入力するだけで、AI検索（Gemini）における自社の引用・推薦状況を数値化し、競合比較できる無料ツールです。
Q. LLMO（AI検索最適化）でなぜ可視化ツールが必要なのですか？
A. 従来は効果が測定できず感覚的な施策になりがちでしたが、本ツールでデータを取得することで、改善サイクルを回すための基礎ができます。
Q. このツールで分かる「ブランドランキング」の指標は何ですか？
A. 表示割合（露出の安定度）、引用数（言及の多さ）、平均順位（推薦の強度）の3つの指標で競合との比較が可能です。
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O!Productニュース編集部からのコメント
AI検索での見える化は施策の第一歩です。自社がなぜ選ばれないのか、その理由をデータで突き止められるのは大きな進歩ですね。
引用元：PR TIMES
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